数字化工作：
数据挖掘与整合：从实验室仪器、实验过程及历史数据中提取、清洗和整合多源数据，构建可用的数据集
数据分析与洞察：运用统计分析、机器学习,深度学习等方法分析实验数据，建立模型，为实验优化、过程预测和问题诊断提供数据洞察
AIGC应用开发：探索并应用生成式AI技术，如辅助生成实验报告、文献摘要、实验模拟描述或实验设计建议
产品测试工作：
测试设计与执行：独立承接平台或研究型项目，并与团队合作开发，包括产品设计，测试规范的定义，测试方法的开发以及相关设备场地的设计投资
测试设备维护与优化：负责测试设备、仪器的日常校准、维护，并持续优化测试流程与方法
问题追踪与质量保证：可以独立处理业务领域内的问题解决与失效分析，对测试结果的可靠性进行全面的正确的核算评价，并可以针对不符合项进行有效的优化改进